如今，房地產行業已經進入存量時代。伴隨著市場環境與政策的變化，房地產行業正面臨一系列全新的變革。
與此同時，云計算、物聯網、大數據、人工智能等新技術的滲透，加上用戶消費習慣轉變為線上，這給房地產行業上下游產業鏈都帶來提升機遇。
在此背景下，雷鋒網鯨犀頻道推出了房地產行業的數字化線上公開課。此次公開課的分享嘉賓是來自WakeData聯合創始人&產品副總裁譚必文。
他從數字化升級的整體邏輯入手，從數字連接、數據智能、數字運營三大維度，結合中臺技術的優勢，深入淺出地分析了房地產企業數字化的三大途徑。
以下為譚必文的公開課內容，在不改變原意的基礎上，進行了一些刪減。
一、數字化升級的整體邏輯
在過去的幾年，WakeData惟客數據主要聚焦于地產行業、家裝行業以及泛零售行業。服務的客戶有碧桂園、越秀地產、萬達地產、箭牌衛浴、屈臣氏、百佳超市、喜茶等企業。
那WakeData是如何幫助這些企業進行數字化升級的？整體的邏輯如下圖：
整體來說，先跟企業的后臺系統進行對接打通，再將數據采集到數據中臺，然后加工成相應的數據能力和服務，通過業務狀態層的傳遞傳遞到前臺應用（分為員工端和客戶端），最后則是通過前臺的觸點給C端客戶提供服務。
范例1：
舉例來說，我們之前在給廣東省的某個房地產企業做數字化升級時，主要給其提供了數據中臺和交叉營銷平臺服務。
在數據中臺里，主要做了四件事情：第一，平臺的建設，包括基礎平臺中實時計算、離線計算等，還有資產管理平臺和數據服務平臺；第二， 數據治理，包括數據規范，如數據質量、數據規范、數據安全、數據標準等等；第三，構建數據資產，我們幫助其構建了九大數據資產；第四，就是數據價值的應用場景，包括區域項目體檢分析、數據導出等一些相應的數據服務。
范例2：
第二個例子，是給深圳的某房地產企業提供的大會員運營平臺。在這其中，我們會打通商業中心、寫字樓、酒店、物業等多個業態，再去做統一的大會員運營。
在整個的大會員里邊總共有四部分：第一，會員中心，將單業態的CRM進行升級，打通購物中心、寫字樓、社區服務這些相應的系統服務，實現集團會員統一管理、統一登錄、統一運營；第二，商城中心，主要支持O2O、B2B、B2B2C等多種模式，支持多種營銷方式；第三，營銷中心，搭建整體360度的客戶全景畫像體系，再構建精準營銷體系以及營銷自動化的能力；第四，服務中心，集成本身的物業系統、酒店訂房等，讓會員享受更多的權益。這是我們給客戶提供的綜合服務以及商業服務的典型案例。
二、數字連接
整個的數字連接，主要從私域、集團域、公域三個維度去構建。以私域來說，可以有小程序、公眾號、短信、APP，構建起私域的通道；其次，在集團域里就是建起一部分C端，以及商業地產、其他集團流量；最后，公域的話，就是一些微信廣告、小程序、廣告交易引擎等。因為現在房地產企業的投放量特別大，那如果能夠構建起整個公域投放的數字連接的話，就可以實現與私域小程序的無縫對接，達到真正的落地。
1. 維度一：私域
在私域這塊，我們有一個積木式的開發平臺，在這個開發平臺上，業務人員不用任何代碼就可以去實現一個C端應用的構建，支持 O2O、B2C、B2B2C等多種模式。這里邊的裝修權限可以開放至城市或者項目級別，也就是說，地產城市的區域公司就可以直接在這個平臺上去構建整個城市的一個首頁，比如對于西安很有特色的古城，就可以將城市的首頁構建得非常符合西安的城市文化特色。
同時，整個積木式的開發平臺，會采用一碼多端的架構。這樣做的好處就是在于，不管是微信生態，還是支付寶，或者是頭條、抖音等，用一套代碼就可以去支持多個移動平臺。
▶ 在線售樓
以私域的在線售樓為例，從整個的引流到瀏覽房源，到精準找房，再到線上認籌以及最后的售后，都已經全部實現業務組建化。也就是說，在這個平臺上，可以通過拖拉拽就可以去構建起一個個的移動案場應用。
在互動看房這塊，我們支持VR看房、視頻直播等方式，同時我們還能夠實現云端看房。云端看房的好處就是可以與移動銷售進行打通，這樣就可以幫助企業實現一對一的對接看房，能夠盡量地在線上去還原客戶在線下的看房體驗，也能增強客戶的決策。
另外，移動案場還可以在線上完成一站式認籌，從選戶型到聯系顧問確定房源，再選擇房源填寫信息，然后支付認籌金、簽訂協議，到最后認籌完成，都可以實現在線化。
這就是在房地產開發商層面，如何運用數字化去實現在線化。當然，針對地產企業來說，還有一些SaaS工具，但其實越是頭部的地產公司，會更傾向于自己搭建數字化體系，這樣可以將客戶數據資產掌握在企業自己手中。
▶ 社區服務在線化
如今，很多地產企業都已經具備了自己的物業系統，且非常成熟。因此，我們在實現社區服務在線化上，是將原有的物業服務做一個集成打通。
同時，對于社區服務在線服務化，還會有一些增值的商業服務。比如，可以建立會所，里邊有羽毛球館、KTV、游泳館等經營性的場所，也可以招商入住一些類似于家政服務的商業公司。這樣就可以以剛需的物業服務作為一個抓手，去帶動整個社區的商業轉化。
同時，也是在之前提到的積木式開發平臺上邊，能夠搭建一個C端應用，在實施的時候去跟原有的物業系統做對接打通。比如，可以在導航菜單上打通物業繳費，去建立物業繳費的服務進來就可以了。實現這樣的服務，主要是在實施的時候，會有一個統一的SDK去實現用戶的統一登錄。
▶ 商業中心的在線化
商業中心里最核心的就是通過商業中心入駐的商戶去給C端客戶提供服務。因此，需要一分為二地去看：
第一，打通現有的商業中心，如停車繳費這類的系統服務。基于平臺，去構建一個B2B2C的商城，在這個商城里更好地去服務商戶，上架客戶提供的商品和服務，再在線上進行成交。
但是在線上成交之后，對于商家來說，目標是要將客戶帶到線下來。因此，需要在線下進行核銷，就需要配備后續的營銷自動化策略。
比如，當你買了一個火鍋，代金券核銷完之后，就可以再推薦一些冷飲、電影之類的商業服務，這樣就可以增加商業中心的流量和訂單。
對于商業中心來說，最核心的訴求就是讓入駐的商戶掙錢，只有這樣才能有更大的運營空間。
▶ 寫字樓的服務在線化
在整個的商業業態里，寫字樓是很重要的部分。對于寫字樓來說，在線化首先要做的停車繳費系統，畢竟有眾多的上班族。同時，我們還做了通行證的管理服務。什么是通行證的管理服務呢？舉例來說，在疫情期間，我們給廣州的某個寫字樓做了通行證管理服務，通過這個服務收獲了幾十萬的會員。
所以，通過這樣的剛需場景，能夠更好地去完成會員從線下到線上的數字化轉化。在此基礎上，構建 B2B2C 商城，能夠更好地幫助入駐企業在線上完成服務撮合，在撮合之后再去線下進行核銷。
對于寫字樓業務運營方來說，能更好地為入駐企業提供商業服務，還能提供增值服務，帶去線下的核銷訂單，并進行分成，達到雙贏的結果。
比如，當一家金融企業入駐進來以后，它會有賣企業的金融咨詢服務，那就可以接入我們的平臺去完成撮合服務，對于寫字樓方就可以按照一定的比例進行分成。
也就是說，利用平臺，寫字樓方既服務了入駐企業，又可以增加新的業務創收來源。這對于未來寫字樓的商業地產運營來說，是一個非常好的模式。
▶ 私域的運營
講完私域的構建之后，最后就是消息的觸達。在這方面，主要分為四個途徑：第一，在私域的小程序之內，可以做彈窗，當然這是建立在用戶要去打開私域應用本身的基礎上；第二，是在APP內；第三，針對會員的服務的短信營銷；最后，就是通過公眾號和服務號去做精準的推送。
另外，如果是微信本身的公眾號只能做千人一面的推送，但是如果構建自己的CDP數據平臺的話，就可以在公眾號的途徑里，實現差異化的推送。
2. 維度二：集團域
集團域，主要是說在已經構建好的C端應用上，如何根據不同的業態進行交叉。這就是前邊所說的，會有一個統一的SDK，可以將位置、資源釋放出來，而后去做統一的管理。
就這個問題，我們在廣東省的某個房企做過實踐。比如，可以在物業的應用里邊，將資源位置用來呈現一些商業或者是房地產的一些商業資源，去實現不同業態的交叉引流。
3. 維度三：公域
說到公域，其實現在已經有越來越多的企業已經開始實施，有些是找廣告代理去做投放，也有部分企業是自己做直投。
對于直投而言，如果能有一個打通微信、頭條、百度等公域流量平臺的應用，就可以跟前邊所說的私域的C端應用形成更好的銜接。
具體來講，在自己做的公域投放平臺上，我們會把相應的收集到的客戶資源沉淀到CRM里邊，再針對后續的線索跟進轉化的階段，分析轉化率是多少。
同時，還可以去做一個全鏈路的消費分析，相較于以往只知道某個渠道的投放資金，只能做大概的統計，而全鏈路的消費分析可以知道在投放100萬的基礎上，收獲了多少線索，而后還可以繼續跟進邀約多少人來現場看房，這個期間的轉化率是多少，最終的成交量有多少等。在此基礎上，就可以計算出來100萬的營銷預算基礎上，每個客戶的成交成本是多少。
那通過這樣的全鏈路的效果分析，就能夠更好地去找到最好的渠道與轉化最高的營銷計劃，從而更好地去進行復制。
4. 會員數據的資產化
在講完這三個維度的數字連接之后，接下來要說的是如何去實現整個集團的會員數據的資產化。這是因為所有的數字連接，最終都是通過會員數據這一觸點去實現統一的客戶運營。
針對會員資產的統一運營，主要有三點：
第一，對于整個集團來說，應該去實現各個業態的會員等級的統一，這可以在會員中臺里邊去做統一的規則管理。比如，在零售業態中，每消費一塊錢就可以獲得一個成長值，而在物業業態中，消費十元錢就可獲得一個成長值，將這些規則引擎都統一到中臺進行管理接入業務，只需要進行相應的計算就好了。
第二，統一會員權益。如果酒店、購物中心、商業中心都單獨地去運營自己的會員權益，相對來說會很單薄。比如，酒店能夠共享出來的權益就是延遲退房、訂房、保留時間等，那如果把每個業態的權益統一打通起來，針對會員來說，他能看到的權益就會很豐富。
尤其對于很多區域性的房地產企業來說，在方圓5公里，既有社區又有酒店還有商業中心，就可以更好地持續長期地去進行鎖客。
第三，當有了等級權益之后，就會產生一定的會員積分。有積分就意味著有成本，那如何將不同的業態進行結算呢？以往對于房地產企業來說，確實也想去做會員的統一運營，但是各會員都是相對獨立的，各種業態相互之間的交叉結算太麻煩。因此，通過統一的積分去進行單項結算，就能夠簡化在會員積分結算過程中的一些麻煩。
回顧一下數字連接部分，主要有兩方面：
第一，通過私域、集團域、公域這個三個途徑，去構建一個線上的數字連接；
第二，將客戶會員化，進行統一的會員運營和管理，實現跟客戶之間的數字連接。
三、數字智能
在有了數字連接以后，用戶就會產生行為跟消費，也會產生數據，也就延伸出一個問題：如何將數據用起來？這就是接下來要講的，如何去實現一個集團的數據智能。
對此，我們是以惟數平臺為基礎，幫助企業構建數據中臺，為業務賦能提供良好的數據基礎。
1. 數據中臺的優勢
在講數據智能前，需要先講講為什么會有數據中臺？雖然數據中臺一直存在著爭議，但不論是叫中臺還是大數據中心，大數據的應用是毋庸置疑的，這是因為中臺有著天然不可逆的好處。
首先，在數據規模的支持上，傳統的應用業務系統里面只能去做簡單的分析，支持的數據規模是很小的，但有了數據中心或者是中臺的話，能夠很輕松地達到PB級別的數據規模處理。
其次，在數據的多樣性上，以前可能都是業務系統里邊的結構化數據，但是以后可能會有非結構化的IOT數據、用戶行為數據、生產系統日志等。
第三，在性能上面，以前對精準營銷更多聚焦在人群的精準度上，這其實存在著非常大的誤區，其實精準營銷有一個非常大的體現，就是在于時間的精準。
舉例來看，尤其是在線下的場景中，當去做營銷的時候，可以在現場進行營銷的反饋，整個的消費路徑是很短的。但在用戶離開之后，整個的轉化就會很低。如果這個時候，擁有足夠多的數據的話，就可以進行預測，通過大量數據的挖掘學習，做更多的數據智能的應用。這就是為什么一定要去構建數據中臺的原因，能夠將大數據的價值真正發揮出來。
2. 數據中臺的目標與應用場景
目前，我們有一個惟數平臺，它是集數據采集、融通、聚合、算法學習、管理、服務等功能于一體，整合多維數據資源、數據模型、標簽體系與數據智能應用，實現業務與數據的閉環。
在構建數據中臺上，我們有四個目標：第一，整個數據中臺的技術體系搭建，包括大數據基礎平臺、數據開發平臺、數據治理等；第二，數據資產建設加規范體系建設，包括業務應用層、數據安全、數據標準化；第三，構建數據價值場景的建設，將業務用起來；第四，建立數據驅動運營的文化體系，這在很多公司中都會產生一些阻斷，就是因為文化和組織運營沒有跟上。
具體到地產數據中臺的建設和應用場景來說，先是數據采集服務，可以通過采集日志、全量抽取、增量抽取、接口上報等方式，然后采集完成之后，就可以在ODS層做一個原數據的歸集，再在DWD層將地產、商業、物業等做一個基于業務的數據匯聚，再往上一層就可以按照不同的域去構建數據資產，然后往上一層就是如標簽畫像、分析專題指標等相應的數據應用能力，最后就是通過數據開放服務平臺去給前臺和業務系統進行賦能。
不過，所有的數據能力與資產最終都是給客戶進行服務。那一個典型地產企業的客戶數據資產標簽是怎樣的呢？具體的維度可以分為兩部分：第一，是以人口屬性的基本維度；第二，是基于業務需求的維度。
當然，這僅僅是作為參考，因為每家公司的業務目標和實際情況不一樣，需要量身定制一套數據自己的標簽體系。具體的標簽劃分如下圖：
3. 數據智能的應用場景
構建好數據資產之后，就是數據智能真正的應用場景：
第一，客戶數據平臺，洞察和分析客戶畫像。比如，當我購買樓盤時，我需要去看一下樓盤的年齡分布、性別分布、收入水平等結構，進而分析樓盤的成交客戶，其實就相當于對整個樓盤客戶進行一個二次畫像，能更加清楚地知道樓盤的客戶與目標人群的符合程度，以便于在其他項目中進行修正。
第二，通過客戶的全景視圖，助力置業顧問精準跟進逼定。當做了全域的數據采集之后，對于置業顧問來說，就可以對跟進的客戶有全貌的了解。
舉例來說，很多的置業顧問在與客戶的初次溝通中，會詢問客戶感興趣的戶型和項目，但只是口頭的溝通，很難精準把握客戶的意向。但如果從移動案場的應用里邊，就可以通過客戶行為精準把握，根據客戶對某個戶型的停留時間長短得知，再去結合一些家庭結構、收入水平等的業務系統的數據信息，就能夠很好地去幫助置業顧問優化策略。
第三，在做了實時的數據采集之后，就可以更好地執行營銷自動化策略，提升運營效率。比如，當客戶在A業態里產生的行為，到了B業態之后應該用什么樣的營銷策略。對于房地產企業來說，不像互聯網公司有很多的運營資源的配置，對于很多既定的場景，就可以去預設一些固定的營銷策略，然后讓其自動跑就好了，最終再去對營銷策略做整體的消費分析，就知道需要不需要去優化。
第四，最后一個數據智能應用的場景就是，對線索進行智能分配。簡單來說，就是做開盤或者直播時，會涌入大量的線索，但置業顧問的時間是有限的，這就可以幫助其從大量線索中尋找優質客戶去跟進，從而提升轉化效率。同時，基于客戶畫像及客戶的線上行為信息，對客戶進行評價，并產生相應的跟進結果進而去優化模型，提升從而提升客、房、 人維度的匹配效率。
四、數據運營
接下來就是如何去構建數字運營的組織文化。整個房地產企業的數字化運營，要以數據資產為運營基礎，數據連接為載體，從而去構建數據驅動的數字化運營體系。
1. 地產大運營
如今，在所有的房地產企業從業者都有一個通用的共識，就是地產的大運營。
首先，就是集團的貨值地圖。我們可以通過集團的貨值結構比例進行精準分析，去調整供貨和營銷策略。在此基礎上，還可以通過項目動態總貨值去預估收入，并結合成本、費用等其它指標，預估未來動態現金流，及時決策下階段開發策略。
第二，在整個地產大運營里邊，可以嘗試去做產品化的事情，對大運營總周期的各個關鍵節點“儲-建-供-銷-存-結-回-融” 進行健康體檢，這就跟做客戶運營的用戶增長模型一樣，維持健康的比例，衡量儲存與建設是不是合理的比例，需要儲備多少土地等等。
了解到這些數據以后，對不健康的狀態及時進行調整，并進行聯動分析， 打通經營“經脈”， 進行科學分析經營、提升運營計劃效率，實現數據賦能。
2. 數據運營方法論
因為地產行業對現金流管控很嚴格，因此需要引入互聯網公司的數據運營方法論。在互聯網公司的方法論里，最偉大的就是A/B test ，去實現精細化高效管理。因此，在傳統企業里，在營銷預算有限的情況下，也可以將此模型去運用起來，將有限的資源投放到最有價值的地方中，從而去驅動產品迭代和用戶運營。
3. 客戶運營指標
在客戶運營指標層面，無論是互聯網公司，還是房地產企業，對于用戶運營的理念是相通的，因此，可以根據用戶的增長模型去提煉房地產企業的核心運營指標。
以具體的業務場景來說，房地產開發商先需要投放到用戶打開信息，再到收集客戶資料跟進邀約到訪，一直到最后的認籌簽約成交，對整個的投入產出進行分析，需要去關注每個節點的轉化。如投放的落地頁的訪問量如何，收集線索的轉化率是什么樣等等。這對每個環節都是一個乘數效應，如果在每個環節都能提升5%至10%，那效應是很大的，如同金融中的復利效應。
再以社區服務為例，主要考察入住率、安裝率、會員轉化率，那可以分為兩部分：一部分是物業本身的服務，可以通過整體的報事報修的分析、服務履約效率等進行分析，因為對于物業服務來說，最核心的指標就是業主的滿意度，這就取決于履約效率；再就是社區的商業，如整個平臺的商品PV、最終的成交率、核銷率等關鍵指標。最后就是在以老業主為基礎的客戶池，如何給其他業態進行引流。
在此基礎上，慢慢地就會形成一個數據運營體系，有專門的人去為專門的指標負責，只要指標提升了，再有后續的人去負責后續指標，整個的企業經營效率就會產生質變。
五、總結
最后是總結，WakeData是一家以大數據和AI人工智能為核心的數字化升級服務商，提出了「業務數據化→數據資產化→資產價值化→價值指標化」的數字化升級實踐路徑，并為企業提供一站式數字化升級產品與服務，幫助企業實現數據驅動，賦能客戶經營與資源管理。
我們認為對于房地產企業來說，要去實現數字化升級，主要有三步：
第一就是構建數字連接，將核心業務實現在線化實踐，相當于變相實現會員的數字化，跟客戶形成更穩定的數字連接通道；
第二就是去實現數據智能，構建集團的全域數據資產，并且把數據加工成相應的數據能力和數據應用，形成一個端到端的數據應用場景；
第三就是在組織上去構建數字運營的文化體系，以增長為核心來梳理指標體系，最終實現在管理運營上的數據驅動的精細化用戶運營系統。
